Open menu
x

Bequem up to date mit dem Newsletter von Extrajournal.Net!

Jetzt anmelden, regelmäßig die Liste der neuen Meldungen per E-Mail erhalten.

Weitere Informationen finden Sie auf unserer Newsletter-Seite sowie in unserer Datenschutzerklärung.

Bildung & Uni, Business, Recht, Tech

Mehr KI-Sicherheit: „Konrad Zuse School“ von TUM und LMU

©ejn

München. Künstliche Intelligenz (KI) soll sicherer werden: Technische Universität München (TUM) und LMU München starten gemeinsam ein „Zuse School“-Schwerpunktprogramm.

Die Technische Universität München (TUM) und die Ludwig-Maximilians-Universität (LMU) München starten ein Weiterbildungs- und Forschungsprogramm zur Zuverlässigkeit Künstlicher Intelligenz (KI). Die neue Konrad Zuse School of Excellence in Reliable AI (relAI) werde mit Masterstudierenden und Promovierenden sowohl zum technische Know-how als auch zur gesellschaftlichen Bedeutung zuverlässiger KI arbeiten, heißt es in einer Aussendung.

„Fehlende Akzeptanz in der Gesellschaft“

Aspekte wie Sicherheit und Wahrung der Privatsphäre seien wesentliche Voraussetzungen für den Einsatz von KI. Denn mangelnde Zuverlässigkeit führe regelmäßig dazu, dass KI-Technologien auf fehlende Akzeptanz in Gesellschaft und Industrie stoßen. Diese Perspektive soll die vom deutschen Wissenschaftsminister Markus Blume eröffnete Zuse School relAI stärker in den Fokus rücken. Gleichzeitig soll München als KI-Standort gestärkt werden, so Stephan Günnemann, Gründungsdirektor der Konrad Zuse School relAI, Executive Direktor des Munich Data Science Institutes und Professor für Data Analytics and Machine Learning an der TUM.

Ausbildung und Forschung

Die Zuse School relAI biete konkret für Masterstudierende und Promovierende der TUM und LMU ein individuelles Weiterbildungs- und Forschungsprogramm in Ergänzung zu den bestehenden Lehrveranstaltungen. „Unsere Studierenden und Promovierenden profitieren von der Expertise der beiden Exzellenzuniversitäten und werden durch verschiedene Module in der Ende-zu-Ende-Entwicklung zuverlässiger KI-Systeme geschult. Zurzeit betreuen wir acht Masterstudierende und 20 Promovierende. Jedes Jahr können wir 15 Masterplätze und zehn Promotionsstellen vergeben“, so Gitta Kutyniok, Gründungsdirektorin der Konrad Zuse School rel AI und Professorin für mathematische Grundlagen der künstlichen Intelligenz an der LMU.

Die Forschungsschwerpunkte der Zuse School relAI sollen mathematische und algorithmische Grundlagen mit den Anwendungsbereichen Medizin und Gesundheitswesen, Robotik und interagierende Systeme sowie algorithmische Entscheidungsfindung kombinieren. Dabei gehe es jeweils um die zentralen Themen zuverlässiger KI: Safety, Security, Privacy und Responsibility.

Mehrere „Zuse Schools“

Die Zuse School relAI ist Teil der deutschen KI-Strategie und angesiedelt im Programm „Konrad Zuse Schools of Excellence in Artifical Intelligence“. Neben relAI gibt es noch zwei weitere Zuse Schools: zum einen die Konrad Zuse School of Excellence in Learning and Intelligent Systems (Eliza), die von der TU Darmstadt koordiniert wird und an der sich auch die TUM beteiligt. Zum anderen die Zuse School of Excellence in Embedded Composite Artificial Intelligence (Secai), bei der es sich um ein Gemeinschaftsprojekt der TU Dresden und Universität Leipzig handelt. Die drei Graduiertenschulen werden gefördert vom Deutschen Akademischen Austauschdient (DAAD).

Strukturell ist die Geschäftsstelle der Zuse School relAI in das Munich Data Science Institute (MDSI), ein Integratives Forschungsinstitut der TUM, eingegliedert. Das MDSI forscht zu den mathematischen, statistischen und computerwissenschaftlichen Fragen der Datenanalyse und entwickelt neue Theorien und Methoden des Maschinellen Lernens. Daraus entwickelt es Anwendungen für die verschiedenen Forschungsfelder der TUM, heißt es.

Weitere Meldungen:

  1. Ergo Versicherung: „Digital Transformation Days“ zeigen IT-Trends
  2. Die neuen Pläne von Manz: KI-Suche, 175-jähriges Jubiläum und mehr
  3. KI-Tools müssen regelmäßig zum Rechtsservice, so Spitch
  4. Drei Module zu KI in Tax, Compliance & Finance